This paper considers simple polygon search problem. How many searchers find a mobile intruder that is arbitrarily faster than the searcher within polygon art gallery? This paper uses the visibility graph that is connected with edges for mutually visible vertices. Given visibility graph, we select vertex u that is conjunction ${\Delta}(G)$ in $N_G(v)$ for $d_G(v){\leq}4$. We decide 1-searchable if $1{\leq}{\mid}u{\mid}{\leq}2$ and 2-searchable if ${\mid}u{\mid}{\geq}3$. We also present searcher's shortest path. This algorithm is verified by varies 1 or 2-searchable polygons.
본 논문에서는 AGVS(Automated Guide Vehicle System)의 충돌 및 교착 상태를 예측 및 회피하는 방법을 제안하고 회피에 따른 AGV의 지연 시간을 분산시킬 수 있도록 경로 점유권(PO: right of Path Occupying)을 제안한다. 이를 위해 먼저, AGV의 복잡한 작업 환경을 AGVS의 필요한 요소로 분류하는 모델을 제시한다. 이후, AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 그래프 탐색 기법인 A* 알고리즘을 이용하여 구현하고 경로의 소요 시간, 방향 및 방향 전환 벡터를 얻은 뒤 이를 시뮬레이션 프로그램의 입력 데이터 사용하였다. 시뮬레이션 수행은 충돌 예측과 회피를 평가하기 위해 사용되었으며 그 결과 본 논문에서 제안한 방법이 지연시간을 최소화하는데 효과적임을 입증하였다.
This paper suggests a numerical method of finding optimal geometric path and minimum-time motion for a manipulator arm. To find the minimum-time motion, the optimal geometric path is searched first, and the minimum-time motion is searched on this optimal path. In the algorithm finding optimal geometric path, the objective function is minimizing the combination of joint velocities, joint-jerks, and actuator forces as well as avoiding several static obstacles, where global search is performed by adjusting the seed points of the obstacle models. In the minimum-time algorithm, the traveling time is expressed by the linear combinations of finite-term quintic B-splines and the coefficients of the splines are obtained by nonlinear programming to minimize the total traveling time subject to the constraints of the velocity-dependent actuator forces. These two search algorithms are basically similar and their convergences are quite stable.
In this paper, a new structure that can do fault detection and location of digial logic circuits more efficiently using current testing techniques is proposed. In the conventional method, observation point for steady state power supply current was only one, but in the proposed method more fault classes are divided for fault detection and location through the ovservation of steady state power supply current at two points. Also, it is shown that this structure can be easily applied in detection of stuck-open fault which is not easy to do testing with conventional current testing techniques. In the presented mehtod, an extra trasnistor is used, and current path is made compulsorily in the CMOS circuits in which no current path can be established in steady state, then it can be known that stuck-open tault is in the MOS transistor on the considering current path, if this path disappears due to stuck-open fault. The validity and the effectiveness is shwon, thorugh the SPICE simulation of circuits with fault and the current path search experiment using current path search program based on transistor short model wirtten in C language on SUN sparc workstation.
최적경로 탐색은 텔레매틱스에서 효용가치가 높은 기술이다. 그렇지만 기존 시스템의 최단 경로가 항상 최적 경로라고 볼 수 없다. 즉 도로위에서는 이동시간이 최소인 경로를 최적경로라고 정의할 수 있다. 이런 최적경로를 탐색하기 위한 여러 가지의 기술 및 알고리즘들이 존재한다. 계층 경로 알고리즘은 로드 네트워크를 주, 부 레이어로 나누어 경로를 탐색한다. 2단계로 나누어 경로를 탐색하기 때문에 경로 탐색 연산시간의 성능은 뛰어나다. 탐색되는 경로 또한 최적 경로에 가까운 결과를 가진다. 2단계로 계층을 분할 할 때, 부 도로를 포함하는 주요도로 영역의 할당 방법은 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 계층 경로 알고리즘에서의 주요도로 선정을 위한 탐색 영역 결정 기법에 대하여 제안한다. 그리고 제안한 기법을 계층 경로 탐색에 적용하는 방법을 기술한다.
As field of application of AMI, AMR uses the power line as the primary means of communication. PLC has a big merit without installation of the new network for communication in a field using the power line which is the existing equipment. However, there is a serious obstacle in commercialization for the instability by noise and communication environment. Therefore, the technical method for maintaining the communication state which overcome such demerit and was stabilized is required essentially. PLC routing technology is applied with the alternative plan now. The routing technology currently managed by field includes many problems by applying the algorithm of an elementary level. PLC routing path search problem can be modeled with the problem of searching for optimal solution as similar to such as optimal routing problem and TSP(Travelling salesman problem). In this paper, in order to search for a PLC routing path efficiently and to choose the optimal path, GA(Genetic Algorithm) was applied. Although PLC was similar in optimal solution search as compared with typical GA, it also has a difference point by the characteristic of communication, and presented the new methodology over this. Moreover, the validity of application technology was verified by showing the experimental result to which GA is applied and analyzing as compared with the existing algorithm.
여름철 집중적인 태풍이나 호우로 인해 침수 및 범람으로 인명 피해가 존재한다. 이러한 피해로 인해 제일 큰 재해는 홍수이며 인명 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구를 제안한다. 본 시스템은 Map API를 비교분석을 통하여 선정하고 최단 경로를 제공한다. 탐색 된 경로는 JSON 형태와 대피소의 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이 데이터를 기반하여 설계 및 구현한 경로 탐색 시스템은 보행자의 위치를 파악하여 돌발 홍수 발생하였을 때 대피 경로를 제공한다. 또 대피 경로로 이동 중 진입하지 못하는 경로일 경우 보행자의 현재 위치를 파악하여 경로 재탐색하여 새로운 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 시스템은 안전사고에 예방할 것으로 사려된다.
최근 여름철에 집중되면서 산악지역에서도 침수 및 범람으로 보행자는 대피 상황에서 인명 피해로 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 범람 발생을 파악하여 보행자가 안전한 대피를 할 수 있는 시스템이 필요로 하다. 이에 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구에 대해 제안한다. 보행자 경로 탐색 시스템은 T Map API를 사용하여 지도를 출력하고, 주변 건물을 대피소로 선정하여 데이터를 저장한다. 보행자의 현재 위치에서 가까운 대피소가 선정되어 최단 경로를 출력하고, 거리 및 시간을 제공한다. 대피 중 현재 진행 중인 경로에 문제가 생겼을 경우 현재 위치에서 다른 대피소의 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 대피 시스템은 대피 중 사고 예방을 할 것으로 사료한다.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단 경로를 탐색하는데 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 따라서 Dijkstra 알고리즘은 복잡한 도시의 도로에서 목적지 까지 최단 경로를 탐색하여 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 먼저 출발과 목적지 노드를 제외한 경로 노드들의 최단 경로 (유입과 유출 최소 가중치 호 선택)를 결정하고, 출발 노드부터 시작하여 노드 유출 호들에 대해 경로 노드의 최단 경로와 일치하는 호들을 모두 선택하는 방식으로 한번에 다수의 노드들을 탐색하는 방법을 택하였다. 14개의 다양한 방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단 경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 2배에서 3배 정도 빠른 결과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 적게 요구되었다.
The optimal path-finding problem becomes complicated when multiple variables are simultaneously considered such as physical route length, degree of congestion, traffic capacity of intersections, number of intersections and lanes, and existence of free ways. Therefore, many researchers in various fields (management science, computer science, applied mathematics, production planning, satellite launching) attempted to solve the problem by ignoring many variables for problem simplification, by developing intelligent algorithms, or by developing high-speed hardware. In this research, an integration of expert system technique and case-based reasoning in high level with a conventional algorithms in lower level was attempted to develop an optimal path-finding system. Early application of experienced driver's knowledge and case data accumulated in case base drastically reduces number of possible combinations of optimal paths by generating promising alternatives and by eliminating non-profitable alternatives. Then, employment of a conventional optimization algorithm provides faster search mechanisms than other methods such as bidirectional algorithm and $A^*$ algorithm. The conclusion obtained from repeated laboratory experiments with real traffic data in Seoul metropolitan area shows that the integrated approach to finding optimal paths with consideration of various real world constraints provides reasonable solution in a faster way than others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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